Notes on SVG 1.1, OpenVG, DOM/XML
[ipdf/documents.git] / LiteratureNotes.tex
index 0e423ca..c7aae7b 100644 (file)
@@ -18,7 +18,7 @@
  \parskip 8.2pt           % sets spacing between paragraphs
  %\renewcommand{\baselinestretch}{1.5}         % Uncomment for 1.5 spacing between lines
  \parindent 0pt                  % sets leading space for paragraphs
  \parskip 8.2pt           % sets spacing between paragraphs
  %\renewcommand{\baselinestretch}{1.5}         % Uncomment for 1.5 spacing between lines
  \parindent 0pt                  % sets leading space for paragraphs
-\linespread{0.8}
+\linespread{1}
 
 
 \newcommand{\vect}[1]{\boldsymbol{#1}} % Draw a vector
 
 
 \newcommand{\vect}[1]{\boldsymbol{#1}} % Draw a vector
 \definecolor{darkred}{rgb}{0.75,0,0}
 \definecolor{darkblue}{rgb}{0,0,0.75}
 \definecolor{pink}{rgb}{1,0.5,0.5}
 \definecolor{darkred}{rgb}{0.75,0,0}
 \definecolor{darkblue}{rgb}{0,0,0.75}
 \definecolor{pink}{rgb}{1,0.5,0.5}
-\lstset{language=Java}
+\lstset{language=XML}
 \lstset{backgroundcolor=\color{darkgray}}
 \lstset{backgroundcolor=\color{darkgray}}
-\lstset{numbers=left, numberstyle=\tiny, stepnumber=1, numbersep=5pt}
-\lstset{keywordstyle=\color{darkred}\bfseries}
-\lstset{commentstyle=\color{darkblue}}
+%\lstset{numbers=left, numberstyle=\tiny, stepnumber=1, numbersep=5pt}
+%\lstset{keywordstyle=\color{darkred}\bfseries}
+%\lstset{commentstyle=\color{darkblue}}
 %\lstset{stringsyle=\color{red}}
 %\lstset{stringsyle=\color{red}}
-\lstset{showstringspaces=false}
-\lstset{basicstyle=\small}
+%\lstset{showstringspaces=false}
+%\lstset{basicstyle=\small}
 
 \newcommand{\shell}[1]{\texttt{#1}}
 \newcommand{\code}[1]{\texttt{#1}}
 
 \newcommand{\shell}[1]{\texttt{#1}}
 \newcommand{\code}[1]{\texttt{#1}}
@@ -585,10 +585,156 @@ It is much easier to read than Goldberg or Priest's papers.
 
 I'm going to start working through it and compile their test programs.
 
 
 I'm going to start working through it and compile their test programs.
 
+\subsection{A sequence that seems to converge to a wrong limit  - pgs 9-10, \cite{HFP}}
+
+\begin{align*}
+       u_n &= \left\{ \begin{array}{c} u_0 = 2 \\ u_1 = -4 \\ u_n = 111 - \frac{1130}{u_{n-1}} + \frac{3000}{u_{n-1}u_{n-2}}\end{array}\right.
+\end{align*}
+
+The limit of the series should be $6$ but when calculated with IEEE floats it is actually $100$
+The authors show that the limit is actually $100$ for different starting values, and the error in floating point arithmetic causes the series to go to that limit instead.
+
+\begin{figure}[H]
+       \centering
+       \includegraphics[width=0.8\textwidth]{figures/handbook1-1.pdf}
+       \caption{Output of Program 1.1 from \emph{Handbook of Floating-Point Arithmetic}\cite{HFP} for various IEEE types}
+       \label{HFP-1-1}
+\end{figure}
+
+\subsection{Mr Gullible and the Chaotic Bank Society pgs 10-11 \cite{HFP}}
+
+This is an example of a sequence involving $e$. Since $e$ cannot be represented exactly with FP, even though the sequence should go to $0$ for $a_0 = e - 1$, the representation of $a_0 \neq e - 1$ so the sequence goes to $\pm \infty$.
+
+To eliminate these types of problems we'd need an \emph{exact} representation of all real numbers.
+For \emph{any} FP representation, regardless of precision (a finite number of digits) there will be numbers that can't be represented exactly hence you could find a similar sequence that would explode.
+
+IE: The more precise the representation, the slower things go wrong, but they still go wrong, {\bf even with errorless operations}.
+
+
+\subsection{Rump's example pg 12 \cite {HFP}}
+
+This is an example where the calculation of a function $f(a,b)$ is not only totally wrong, it gives completely different results depending on the CPU. Despite the CPU conforming to IEEE.
+
+\section{Scalable Vector Graphics (SVG) 1.1 (Second Edition) \cite{svg2011-1.1}}
+
+Scalable Vector Graphics (SVG) is a XML language for describing two dimensional graphics. This document is \url{http://www.w3.org/TR/2011/REC-SVG11-20110816/}, the latest version of the standard at the time of writing.
+
+\subsubsection{Three types of object}
+\begin{enumerate}
+       \item Vector graphics shapes (paths)
+       \item Images (embedded bitmaps)
+       \item Text
+\end{enumerate}
+
+\subsubsection{Rendering Model and Precision}
+
+SVG uses the ``painter's model''. Paint is applied to regions of the page in an order, covering the paint below it according to rules for alpha blending.
+
+``Implementations of SVG are expected to behave as though they implement a rendering (or imaging) model cor-
+responding to the one described in this chapter. A real implementation is not required to implement the model in
+this way, but the result on any device supported by the implementation shall match that described by this model.''
+
+SVG uses {\bf single precision floats}. Unlike PDF and PostScript, the standard specifies this as a {\bf minimum} range from \verb/-3.4e+38F/ to \verb/+3.4e+38F/
+
+``It is recommended that higher precision floating point storage and computation be performed on operations
+such as coordinate system transformations to provide the best possible precision and to prevent round-off errors.''
+
+There is also a ``High Quality SVG Viewers'' requirement to use at least {\bf double} precision floats.
+
+\section{OpenVG Specification 1.1 \cite{rice2008openvg}}
+``OpenVG is an application programming interface (API) for hardware-accelerated two-
+dimensional vector and raster graphics developed under the auspices of the Khronos
+Group \url{www.khronos.org}.''
+
+Specifically, provides the same drawing functionality required by a high-performance SVG document viewer (SVG Tiny 1.2)
+TODO: Look at that $\neq$ SVG 1.1
+
+It is designed to be similar to OpenGL.
+
+\subsubsection{Precision}
+``All floating-point values are specified in standard IEEE 754 format. However,
+implementations may clamp extremely large or small values to a restricted
+range, and internal processing may be performed with lesser precision. At least
+16 bits of mantissa, 6 bits of exponent, and a sign bit must be present, allowing
+values from $\pm 2^{-30}$ to $\pm2^{31}$ to be represented with a fractional precision of at least 1
+in $2^{16}$.''
+
+IEEE but with a non standard number of bits.
+
+Presumably the decreased precision is for increased efficiency the standard states that example applications are for ebooks.
+
+
+\section{Document Object Model --- pugixml 1.4 manual \cite{pugixmlDOM}}
+
+Pugixml is a C++ library for parsing XML documents\cite{kapoulkine2014pugixml}. XML is based on the Document Object Model (DOM); this is explained pretty well by the pugixml manual.
+
+The document is the root node of the tree. Each child node has a type. These may
+\begin{itemize}
+       \item Have attributes
+       \item Have child nodes of their own
+       \item Contain data 
+\end{itemize}
+
+In the case of HTML/SVG an XML parser within the browser/viewer creates the DOM tree from the XML (plain text) and then interprets that tree to produce the objects that will be rendered.
+
+Example of XML $\to$ DOM tree given at\cite{pugixmlDOM}.
+Example of XML parsing using pugixml is in \shell{code/src/tests/xml.cpp}
+
+
+\begin{figure}[H]
+       \centering
+\begin{lstlisting}[language=XML,basicstyle=\ttfamily]
+<?xml version="1.0"?>
+<mesh name="mesh_root">
+    <!-- here is a mesh node -->
+    some text
+    <![CDATA[someothertext]]>
+    some more text
+    <node attr1="value1" attr2="value2" />
+    <node attr1="value2">
+        <innernode/>
+    </node>
+</mesh>
+<?include somedata?>
+\end{lstlisting}
+
+       \includegraphics[width=0.6\textwidth]{references/pugixmlDOM-dom_tree.png}
+       \caption{Tree representation of the above listing \cite{pugixmlDOM}}
+\end{figure}
+
 \chapter{General Notes}
 
 \chapter{General Notes}
 
+\section{The DOM Model}
+
+A document is modelled as a tree. The root of the tree is the document. This has nodes of varying types. Some nodes may have children, attributes, and data.
+
+\section{Floating-Point Numbers\cite{HFP,goldberg1991whatevery,goldberg1992thedesign,priest1991algorithms}}
+
+A set of FP numbers is characterised by:
+\begin{enumerate}
+       \item Radix (base) $\beta \geq 2$
+       \item Precision %$p \req 2$ ``number of sig digits'' 
+       \item Two ``extremal`` exponents $e_min < 0 < e_max$ (generally, don't have to have the $0$ in there) 
+\end{enumerate}
+
+Numbers are represented by {\bf integers}: $(M, e)$ such that $x = M \times \beta^{e - p + 1}$
+
+Require: $|M| \leq \beta^{p}-1$ and $e_min \leq e \leq e_max$.
+
+Representations are not unique; set of equivelant representations is a cohort.
+
+$\beta^{e-p+1}$ is the quantum, $e-p+1$ is the quantum exponent.
+
+Alternate represetnation: $(s, m, e)$ such that $x = (-1)^s \times m \times \beta^{e}$
+$m$ is the significand, mantissa, or fractional part. Depending on what you read.
+
+
+
+
+
 \section{Rounding Errors}
 
 \section{Rounding Errors}
 
+
 They happen. There is ULP and I don't mean a political party.
 
 TODO: Probably say something more insightful. Other than "here is a graph that shows errors and we blame rounding".
 They happen. There is ULP and I don't mean a political party.
 
 TODO: Probably say something more insightful. Other than "here is a graph that shows errors and we blame rounding".
@@ -610,20 +756,6 @@ Results with Simpson Method:
 Tests with \verb/calculatepi/ show it's not quite as simple as just blindly replacing all your additions with Fast2Sum from Dekker\cite{dekker1971afloating}.
 ie: The graph looks exactly the same for single precision. \verb/calculatepi/ obviously also has multiplication ops in it which I didn't change. Will look at after sleep maybe.
 
 Tests with \verb/calculatepi/ show it's not quite as simple as just blindly replacing all your additions with Fast2Sum from Dekker\cite{dekker1971afloating}.
 ie: The graph looks exactly the same for single precision. \verb/calculatepi/ obviously also has multiplication ops in it which I didn't change. Will look at after sleep maybe.
 
-\subsection{A sequence that seems to converge to a wrong limit  - pgs 9-10, \cite{HFP}}
-
-\begin{align*}
-       u_n &= \left\{ \begin{array}{c} u_0 = 2 \\ u_1 = -4 \\ u_n = 111 - \frac{1130}{u_{n-1}} + \frac{3000}{u_{n-1}u_{n-2}}\end{array}\right.
-\end{align*}
-
-The limit of the series should be $6$ but when calculated with IEEE floats it is actually $100$
-The authors show that the limit is actually $100$ for different starting values, and the error in floating point arithmetic causes the series to go to that limit instead.
-
-\begin{figure}[H]
-       \centering
-       \includegraphics[width=0.8\textwidth]{figures/handbook1-1.pdf}
-       \caption{Output of Program 1.1 from \emph{Handbook of Floating-Point Arithmetic}\cite{HFP} for various IEEE types}
-\end{figure}
 
 \pagebreak
 \bibliographystyle{unsrt}
 
 \pagebreak
 \bibliographystyle{unsrt}

UCC git Repository :: git.ucc.asn.au